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龍圖騰網獲悉杭銀消費金融股份有限公司申請的專利一種保障權重系數合理的交互式邏輯回歸建模方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120337181B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510812270.0，技術領域涉及：G06F18/27；該發(fā)明授權一種保障權重系數合理的交互式邏輯回歸建模方法是由賈壽安;張妍;段美寧設計研發(fā)完成，并于2025-06-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種保障權重系數合理的交互式邏輯回歸建模方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種保障權重系數合理的交互式邏輯回歸建模方法，屬于金融模型訓練技術領域，具體包括：將不存在異常信貸數據源的子模型作為待納入模型，根據待納入模型與不同的目標子模型的信貸數據源的關聯情況以及目標子模型的權重系數與權重系數區(qū)間的偏差情況，確定待納入模型的納入處理順序，以納入處理順序以及異常處理策略進行信貸模型的重新訓練處理，以異常信貸數據源以及權重異常子模型為基礎確定信貸模型的重新構建策略，直到訓練結果滿足要求或者達到重新構建策略后停止訓練，提升了訓練處理的效率，同時也降低了信貸模型中單一的某一個數據源的影響程度。

本發(fā)明授權一種保障權重系數合理的交互式邏輯回歸建模方法在權利要求書中公布了：1.一種保障權重系數合理的交互式邏輯回歸建模方法，其特征在于，具體包括： 基于目標子模型的引用的信貸數據源的重合情況，確定不同的目標子模型的權重系數區(qū)間； 通過邏輯回歸算法確定信貸模型中的不同的目標子模型的權重系數，當所述權重系數與權重系數區(qū)間的偏差情況不滿足要求時，將權重系數不在權重系數區(qū)間內的目標子模型作為權重異常子模型； 根據不同的信貸數據源的關聯的權重異常子模型的構成數據以及權重系數與權重系數區(qū)間的偏差情況，確定異常信貸數據源的異常處理策略； 將不存在異常信貸數據源的子模型作為待納入模型，根據待納入模型與不同的目標子模型的信貸數據源的關聯情況以及目標子模型的權重系數與權重系數區(qū)間的偏差情況，確定待納入模型的納入處理順序，以納入處理順序以及異常處理策略進行信貸模型的重新訓練處理，以異常信貸數據源以及權重異常子模型為基礎確定信貸模型的重新構建策略，直到訓練結果滿足要求或者達到重新構建策略后停止訓練； 所述異常信貸數據源的異常處理策略的確定的方法為： 以不同的信貸數據源的關聯的權重異常子模型的構成數據，確定所述信貸數據源的關聯的權重異常子模型，并將其作為關聯異常子模型； 根據不同的關聯異常子模型的權重系數與權重系數區(qū)間的偏差情況，確定與權重系數的臨近端點的偏差量； 通過不同的關聯異常子模型的偏差量，確定所述信貸數據源的異常處理策略； 所述信貸模型的重新構建策略的確定的方法為： 以所述信貸模型的異常信貸數據源的數量為基礎，確定異常信貸數據源在所述信貸模型的子模型引用的信貸數據源中的數量占比，并將其作為異常數據源占比； 根據不同的異常信貸數據源對應的權重異常子模型，確定不同的異常信貸數據源對應的權重異常子模型的數量； 基于所述異常數據源占比以及不同的異常信貸數據源對應的權重異常子模型的數量，確定所述信貸模型的重新構建策略； 直到訓練結果滿足要求或者達到重新構建策略后停止訓練，具體包括： 當信貸模型在不同的客群中的信貸風險的識別準確率均大于預設準確率閾值時，則確定訓練結果滿足要求； 而如果信貸模型在不同的客群中的信貸風險的識別準確率不均大于預設準確率閾值時，信貸模型達到重新構建信貸模型的重新搭建的條件時，則停止訓練處理，并重新進行信貸模型的搭建處理。

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